• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권2호
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• pp.737-745
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• 2021

This study aims to determine whether there are differences in the average abnormal return, trading volume activity, and trading frequency activity in pharmaceutical stocks before and after the announcement of the first case of the coronavirus (COVID-19) in Indonesia. The sample was selected using a purposive sampling method and collected as many as nine pharmaceutical companies listed on the Indonesia Stock Exchange during 2019-2020. The data used in this study were secondary data in the form of daily data on stock closing prices, Composite Stock Price Index (IHSG), stock volume trading, number of shares outstanding, and stock trading frequency. This study was an event study with an observation period of 14 days, namely seven days before and seven days after the announcement of the coronavirus's first positive case in Indonesia. Hypothesis testing employed the paired sample t-test method. Based on the results, it was found that there was no difference in the average abnormal return of pharmaceutical stocks before and after the announcement of the first case of COVID-19. However, there was a difference in the average trading volume activity and the average trading frequency activity in pharmaceutical stocks before and after the announcement of the first case of COVID-19.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.117-126
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• 2008

최근 높은 해상도의 볼륨 데이터를 획득할 수 있게 되면서 제한된 용량의 메모리를 가진 그래픽 하드웨어에서 대용량 볼륨 데이터를 렌더링 하는 방법이 필요하게 되었다. 대용량 볼륨 데이터의 렌더링 방법 중 데이터를 적절히 분할하여 순차적으로 처리하는 블리킹 (bricking) 방법이 많이 사용된다. 그러나 일반적인 블리킹 방법은 직교 좌표계를 사용하는 CT와 MR 데이터를 위해 고안된 것으로, 원환체 (torus) 좌표계를 사용하는 부채꼴 형태의 초음파 볼륨 데이터에 적용하면, 관측광선이 블릭 (brick)의 곡면경계로 진입한 후 다시 빠져 나갈 때 동일한 블릭이 GPU메모리에 두번 적재되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 초음파 볼륨을 랜더링 할 때 반복적인 텍스쳐 스위칭이 발생하지 않도록 블릭의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 블릭의 경계는 곡면으로 되어 있으므로 이들의 곡률을 계산하여, 관측광선이 동일한 블록을 두 번 참조하는 영역을 찾는다. 이 영역에 해당하는 복셀들을 인접한 두 블릭들이 공유하도록 크기를 정하면 둘 중의 한 블릭에서만 재샘플링하게 함으로써 블릭이 중복 적재되는 것을 피할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권2호
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• pp.183-191
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• 2018

본 연구에서는 차종별 교통량 데이터와 연직 변위 데이터의 상관관계를 바탕으로 광안대교의 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델을 개발하였다. 추정 모델의 개발 과정에서 구조화 회귀 분석에 기반한 모델링 방법과 주성분 분석법에 기반한 모델링 방법이 적용되었으며, 각각의 방법으로 개발된 모델의 변위 추정 성능을 비교 분석하였다. 개발된 모델을 이용하여 추정된 변위는 실측 변위와 유사한 것으로 분석되었으며, 이로부터 차종별 교통량 데이터를 광안대교의 교통량 의존 변위 추정에 적용 가능한 것을 알 수 있었다. 또한, 구조화 회귀 분석에 기반한 모델과 주성분 분석에 기반한 모델의 변위 추정 성능은 상호간에 큰 차이가 없다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 차종별 교통량 데이터를 이용한 연직 변위 추정 모델은, 광안대교의 교통하중에 따른 거동 분석 등에 유효하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 수산경영론집
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• 제32권1호
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• pp.1-14
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• 2001

The research on the price-volume relation in the market is very important because it examines into regular phenomenon revealed by market participants including producers and middlemen. The purpose of this study is to investigate the relationship between price and trading volume in the oyster producing market. In order to accomplish the purpose of this study, the contents of empirical analysis include the time series properties of price and trading volume, the short-term and long-term relationships between price and trading volume, and the determinants of trading volume. The data used in this study correspond to daily price and trading volume covering the time period from January 1998 to April 2001. The empirical results can be summarized as follows : First, price and trading volume follow random walks and they are integrated of order 1. The first difference is necessary for satisfying the stationary conditions. Second, price and trading volume are cointegrated. This long-run relationship is stronger from trading volume to price. Third, error correction model suggests that feedback effect exists in the long-run and that price tends to lead trading volume by about five days in the short run, that is, to be required period by digging, conveying, and peeling oystershell for selling oyster. Fourth, price and price volatility is a determinant of trading volume. In particular, trading volume is a negative function of price. It is believed that the conclusion drawn from this study would provide a useful standard for the policy makers in charge of reducing the oyster price volatility risk caused by trading volume(selling quantities).

• 지적과 국토정보
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• 제45권1호
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• pp.169-179
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• 2015

최근 IT기술의 발달로 데이터의 양이 급증함에 따라 대용량 데이터를 다루는 빅 데이터 시대가 도래하게 되었다. 다양하고 방대한 빅데이터 를 활용하기 위해서는 대용량 데이터 처리 기술을 필요로 하는데, 이러한 흐름에 따라 공간정보 분야에서도 대용량의 공간정보 데이터 서비스 기술이 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 국외의 대표적인 공간정보 데이터 서비스 기술을 살펴본 후, 국내의 대표적인 지도 소프트웨어인 브이월드 데스크톱에 적용 가능한 KML 포맷의 대용량 데이터 처리 기술을 개발하였다. 개발된 분할 방법과 도구를 검증하기 위해 대용량의 KML 데이터를 이용하여 테스트를 진행하였고, 인덱스 파일과 분할 파일들이 생성되어 브이월드 데스크톱에서 가시화 되었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권1호
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• pp.59-68
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• 2003

3 차원 산포 볼륨 데이터의 모델링(3-D Scattered Data Modeling)은 지질구조 조사, 환경가시화, 초음파 검사 등의 분야에 사용된다. 이러한 분야에 사용되는 데이터는 마칭큐브 알고리즘에서 사용하는 규칙적인 데이터와는 다르게 일반적으로 불규칙적으로 흩어진 데이터이다. 이 논문에서는 우선 불규칙적으로 흩어진 데이터에 적합한 사면체를 영역(domain)으로 하는 볼륨 모델링 기법에 대하여 고찰한다. 다음에 사면체 영역 결정에 애매성이 발생하였을 때 점근선 판정기(asymptotic decider critrion)로 애매성을 해결하는 방법을 제안하고 수식을 구한다. 마지막으로 제안한 방법을 이용하여 간단한 가시화 시스템을 구현하여 구 판정기(sphere criterion)와 비교한다. 사면체의 영역을 결정하는데 있어서 구 판 정기는 점의 좌표만을 이용하나 점근선 판정기는 점의 좌표와 그 점이 가지고 있는 함수 값을 이용하므로 보다 정확한 영역 분할이 가능하다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.105-115
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• 2023

본 논문에서는 수치모델 시뮬레이션 결과로 생성된 수십 TB의 우주 천체 시간가변(time-varying) AMR(adaptive mesh refinement) 볼륨 데이터를 다양한 XR 디바이스에 사용할 수 있는 최적화된 데이터로 변환하는 과정과 방법에 대해 설명한다. AMR 볼륨 데이터는 복잡한 모델링과 시뮬레이션에 유용하게 활용되는 데이터 구조로 본 연구에서 사용되는 매우 넓은 우주를 구성하는 성단과 가스와 같은 물질들을 효율적으로 표현할 수 있다. AMR 데이터의 메타데이터를 분석하여 낮은 해상도로 샘플링하고, 중요한 영역의 정보를 최적화하여 상대적으로 낮은 성능의 XR 디바이스에서도 사용할 수 있는 데이터 셋으로 변환한다. 마지막으로 데이터 셋을 활용한 실감 XR 콘텐츠 개발 사례를 통해 최적화된 데이터를 어떻게 활용하고 가시화하였는지 소개한다.

• 한국산림과학회지
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• 제85권1호
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• pp.56-65
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• 1996

현재 사용하고 있는 입목(立木) 재적표(材積表)는 대부분 전국 공용으로 제작되어 있기 때문에, 특정 지역에 적용할 경우 재적을 과소(過小) 또는 과대(過大) 추정(推定)하는 문제점을 가지고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 가지고 있는 현존(現存) 낙엽송 재적표를 보정(補正)하여 특정 지역(地域)의 입목(立木) 재적(材積) 추정(推定)에 직접 적용(適用)할 수 있는 방법(方法)을 제시(提示)하였다. 이를 위하여 먼저 홍천지역의 낙엽송 표본자료(標本資料)에 대하여 추정모형(推定模型)을 이용하여 가장 적합(適合)한 재적식을 작성(作成)하고, 그 재적식으로부터 추정된 지역 재적과 전국 공용(共用)인 재적표(材積表)의 값의 관계를 지방적(地方的) 재적표(材積表) 작성에 의한 직경별(直徑別) 재적(材積)으로 비교(比較)하였다. 지역(地域) 보정(補正)을 위한 관계식은 평균비(平均比) 추정량(推定量)(ratio-of-means estimator)에 의하여 추정(推定)된 홍천과 전국의 낙엽송 재적의 평균비(平均比)를 이용(利用)하여 제시(提示)하였다. 홍천 지역의 낙엽송 입목(立木) 재적(材積)은 평균비(平均比) 추정량(推定量)에 의하여 V홍천=1.078 V재적표로 추정(推定)할 수 있었다. 이 보정식은 기존(旣存)의 재적표(材積表)를 이용하여 간단하고 정밀(精密)하게 홍천지역의 낙엽송 입목 재적을 직접 추정(推定)할 수 있는 것으로 판명(判明)되었다.

• 한국도로학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.101-107
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• 2014

PURPOSES : This study deals with the pedestrian accidents in case of Cheongju. The goals are to develop the pedestrian accident model. METHODS : To analyze the accident, count data models, truncated count data models and Tobit regression models are utilized in this study. The dependent variable is the number of accident. Independent variables are traffic volume, intersection geometric structure and the transportation facility. RESULTS : The main results are as follows. First, Tobit model was judged to be more appropriate model than other models. Also, these models were analyzed to be statistically significant. Second, such the main variables related to accidents as traffic volume, pedestrian volume, number of Entry/exit, number of crosswalk and bus stop were adopted in the above model. CONCLUSIONS : The optimal model for pedestrian accidents is evaluated to be Tobit model.

• 경영과학
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• 제32권3호
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• pp.91-103
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• 2015

This study recognizes that there is a correlation between the movement of the financial market and the sentimental changes of the public participating directly or indirectly in the market, and applies the relationship to investment strategies for stock market. The concerns that market participants have about the economy can be transformed to the search terms that internet users query on search engines, and search volume of a specific term over time can be understood as the economic trend of big data. Under the hypothesis that the time when the economic concerns start increasing precedes the decline in the stock market price and vice versa, this study proposes three investment strategies using casuality between price of domestic stock market and search volume from Naver trends, and verifies the hypothesis. The computational results illustrate the potential that combining extensive behavioral data sets offers for a better understanding of collective human behavior in domestic stock market.